[논문]이미지 생성형 AI의 창작 과정 분석을 통한 사용자 경험 연구: 사용자의 창작 주체감을 중심으로

한다은; 최다혜; 오창훈

doi:10.17703/jcct.2023.9.4.667

이미지 생성형 AI의 창작 과정 분석을 통한 사용자 경험 연구: 사용자의 창작 주체감을 중심으로
A Study on User Experience through Analysis of the Creative Process of Using Image Generative AI: Focusing on User Agency in Creativity 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.9 no.4, 2023년, pp.667 - 679

한다은 (연세대학교 정보대학원 UX트랙) , 최다혜 (연세대학교 정보대학원, LG유플러스 LSR) , 오창훈 (연세대학교 정보대학원 UX트랙)

초록
AI-Helper

이미지 생성형 AI의 등장으로 미술, 디자인 전문가가 아니어도 텍스트 입력을 통해 완성도 높은 그림 작품을 만들 수 있게 되었다. 생성 이미지의 활용 가능성과 예술 산업에 미치는 영향력이 높아짐에 따라 사용자가 AI와 공동 창작하는 과정을 어떻게 인식하는지에 대해 연구 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 일반 사용자들을 대상으로 이미지 생성형 AI 창작에 대한 예상 과정과 체감 과정을 알아보고 어떤 과정이 사용자의 창작 주체감에 영향을 미치는지 알아보는 실험 연구를 진행하였다. 연구 결과 사용자들이 기대한 창작 과정과 체감한 창작 과정 간 격차가 있는 것으로 나타났으며 창작 주체감은 낮게 인식하는 경향을 보였다. 이에 AI가 사용자의 창작 의도를 지원하는 조력자의 역할로 작용하여 사용자가 높은 창작 주체감을 경험할 수 있도록 8가지 방법을 제언한다. 본 연구를 통해 사용자 중심적인 창작 경험을 고려하여 향후 이미지 생성형 AI의 발전에 기여할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The advent of image generative AI has made it possible for people who are not experts in art and design to create finished artworks through text input. With the increasing availability of generated images and their impact on the art industry, there is a need for research on how users perceive the process of co-creating with AI. In this study, we conducted an experimental study to investigate the expected and experienced processes of image generative AI creation among general users and to find out which processes affect users' sense of creative agency. The results showed that there was a gap between the expected and experienced creative process, and users tended to perceive a low sense of creative agency. We recommend eight ways that AI can act as an enabler to support users' creative intentions so that they can experience a higher sense of creative agency. This study can contribute to the future development of image-generating AI by considering user-centered creative experiences.

주제어

표/그림 (10)

그림 그림 1. 초기 생성형 AI 공동 창작 행동 패턴 프레임워크 (M Muller. 2020) Figure 1. GenAI Co-Creation Patterns Framework (M Muller. 2020)
그림 그림 2. 생성형 AI 공동 창작 행동 패턴 프레임워크 (I Grabe. 2022) Figure 2. Human-AI Interaction Patterns in Co-Creative GAN Applications (I Grabe. 2022)
그림 그림 3. 이미지 생성형 AI 'Flow of the creative process' 프레임 워크 Figure 3. Framework for flow of the creative process in image generative AI
표 표 1. 'Flow of the creative process' 각 과정에 대한 설명 Table 1. "Flow of the creative process" Description of each process
표 표 2. 참가자 프로파일 Table 2. Participant Profile
그림 그림 4. 참가자들이 ‘어린왕자 북커버'를 주제로 Dall-E2를 이용하여 생성한 다양한 이미지 Figure 4. Images created by participants using Dall-E2 (Task: Create an image for the book cover of The Little Prince)
그림 그림 5. 참가자들의 응답을 구조화하여 분석 Figure 5. Participants' responses were structured and then analyzed
그림 그림 6. 참가자들의 이미지 생성형 AI 사용 전, 후 창작 과정 플로우 그리기 결과 분석 Figure 6. Participants' flow of the creative process before and after using Dall-E2
그림 그림 7. 사용자들의 창작 주체감 맵핑 결과 Figure 7. Creative initiatives responded by users
표 표 3. 창작 주체감 향상을 위한 8가지 방법 Table 3. 8 ways to increase user's creative initiative.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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